基于机理校准残差扩散的旋转机械故障数据增强方法及系统

本发明公开了基于机理校准残差扩散的旋转机械故障数据增强方法及系统，属于故障诊断技术领域，该方法包括：获取真实振动样本；校准机理参数并生成机理仿真信号；选取条件样本和目标样本，将机理信号与条件样本对齐后构造域间残差；以残差为对象训练条件扩散模型；反向采样合成预测残差，与机理信号融合得候选增强信号；经物理‑特征联合门控逐样本筛选，按类别自适应构建各故障类别容量一致的高质量增强样本库。本发明使生成样本在保留故障物理骨架的同时有效逼近真实域分布，降低了小样本条件下的生成自由度与复制风险，提升了增强样本的真实性、多样性和下游故障诊断性能。